基于支持向量机的X射线焊缝缺陷检测

• 作者: 刘彦 陈方林
• 来源期刊: 机械工程与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: X射线 缺陷检测 支持向量机 图像分割
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 质量监测与故障诊断
• 页码范围: 122-123,126
• 页数: 3页
• 分类号: TG441.7
• 字数: 1569字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6413.2010.02.045

摘要

为提高对焊缝缺陷的检测精度,提出采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类的方法对X射线焊缝图像进行分割.选择训练样本图像的灰度、形态学梯度作为训练向量的特征分量对SVM进行训练,得到SVM分割模型后,将测试样本输入分割模型进行分割处理.以气孔缺陷为例,证明了该方法能实现焊缝气孔缺陷的准确分割,与其他分割方法相比,可提高缺陷检测的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈方林		7	35	3.0	5.0
2	刘彦		2	10	1.0	2.0